A forma como empresas estudam o comportamento do consumidor está passando por uma transformação.
Impulsionada por inteligência artificial, machine learning e modelos de linguagem em larga escala (LLMs), a chamada “Pesquisa 3.0” inaugura um novo padrão de eficiência para o setor.
Segundo Bruno Strassburger, Head de Pesquisa da Neura, estamos diante de uma oportunidade de redesenhar os métodos tradicionais e acelerar a produção de insights com mais precisão.
“O que antes levava semanas, hoje pode ser feito em minutos. Processos como recrutamento já operam no mesmo ritmo que se cria um avatar em um jogo online”, afirma.
Três ondas marcaram a evolução da pesquisa de mercado
Para compreender o cenário atual, é necessário revisitar a trajetória da pesquisa.
A primeira fase, chamada Pesquisa 1.0, era analógica e descritiva.
Nesse modelo, os dados vinham de questionários em papel, com análises demoradas e baixa adaptabilidade.
Em seguida, a Pesquisa 2.0 trouxe o digital e a velocidade.
Ferramentas de Big Data, redes sociais e feedbacks instantâneos aumentaram o volume de dados.
Porém, faltava contexto, profundidade e capacidade de síntese.
Agora, na terceira onda, a Pesquisa 3.0 une inteligência artificial e análise preditiva para processar grandes volumes em tempo real.
A tecnologia permite identificar padrões, prever comportamentos e reduzir os ciclos de tomada de decisão.
Dados sintéticos e IA reduzem tempo e aumentam precisão
Entre os avanços mais recentes está o uso de dados sintéticos.
Esses dados, gerados por simulações computacionais, imitam o comportamento real com alto grau de confiabilidade.
Segundo o relatório 2025 Market Research Trends da Qualtrics, 71% dos pesquisadores acreditam que, até 2027, a maioria das coletas será feita com dados sintéticos.
Além disso, 69% já usaram esse tipo de dado nos últimos 12 meses.
A agilidade é um dos principais diferenciais.
O que antes demandava semanas pode ser executado em minutos, com alto índice de acurácia.
Essa mudança já está presente em plataformas comerciais que otimizam o planejamento de campanhas e produtos.
IA não elimina o fator humano, mas o reposiciona
Apesar da automação, o fator humano ainda é importante.
De acordo com Bruno Strassburger, cerca de 30% das análises ainda exigem julgamento crítico.
“Ferramentas baseadas em IA cobrem com eficiência os casos rotineiros, mas é a supervisão que garante coerência nas exceções”, observa.
Essa visão é reforçada por estudos do Nielsen Norman Group.
Para eles, a IA ainda não consegue capturar toda a complexidade do comportamento humano — por isso, a integração com dados reais (RAG) ainda é recomendada.
Mesmo assim, o uso de inteligência sintética já é o novo padrão em diversas áreas.
No marketing digital, por exemplo, não se valida campanha com grupo focal.
As decisões são feitas a partir de dados de performance em tempo real.
Resistência cultural ainda freia a transformação
Mesmo com os ganhos evidentes, ainda existe resistência à mudança.
Entre os fatores estão o apego a metodologias tradicionais, o receio de perder o controle dos dados e a crença de que apenas consumidores reais são fontes legítimas de insight.
Strassburger reconhece o desafio, mas reforça a necessidade de avançar.
“A era da coleta manual está ficando para trás. A pesquisa está mais ágil, escalável e precisa”, conclui.
O futuro é híbrido, conectado e cada vez mais inteligente
Com a evolução das ferramentas e a consolidação de dados sintéticos como ativos estratégicos, a pesquisa de mercado entra em uma nova era.
Ela não substitui o olhar humano, mas o reposiciona.
Agora, o foco está na interpretação, na curadoria e na decisão.
A inteligência artificial não veio para complementar os métodos antigos, mas para redesenhar o caminho entre pergunta e resposta.
